tourselect.c  文件中共有两个函数: selection (population *old_pop, population *new_pop) individual* tournament (individual *ind1, individual *ind2) 首先,第一个函数代码如下: /* Routine for tournament selection, it creates a new_pop from old_pop by performing tournament se

NSGA(非支配排序遗传算法).NSGA-II(带精英策略的快速非支配排序遗传算法),都是基于遗传算法的多目标优化算法,是基于pareto最优解讨论的多目标优化. 在官网: http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml 可以下载到  NSGA-II  的C语言版源码,下载最新版后打开如下: 其中,nsga2r.c  为主文件,打开后找到核心代码,如下: ; i<=ngen; i++) { selection (parent_pop, child_pop); m

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值

说明:在学习生活中,经常会遇到各种各样的最优问题,其中最常见的就是求某个多维(多个自变量)函数在各个自变量各取何值时的最大值或最小值:例如求函数 f(x) = (x-5)2+(y-6)2+(z-7)2 的最小值,当然,这个函数很简单,很容易看出来,该函数的最小值为0,分别在三个自变量取5,6,7时取得最小值.但日常学习中的函数都是很复杂的,就算通过大量的计算,也不一定能准确地算出目标值以及在何时取得该目标值,因此,本文介绍一种基于单目标的遗传算法来解决此类问题. 注意:由于封装函数较多,为了清晰

Imports System.ThreadingModule Module1    Sub Main()        'test code        'Dim a, b As Integer        'a = 3        'b = 4        'Exchange(a, b)        'Console.WriteLine("a=" & a & ", b=" & b)        Dim int_array(19)

package com.swift; public class Xuanze { public static void main(String[] args) { int[] arr= {28,2,38,1,390,17,10,9,323}; for(int i=0;i<arr.length;i++) { for(int j=i+1;j<arr.length;j++) { if(arr[i]>arr[j]) { int temp; temp=arr[i]; arr[i]=arr[j];

原题: 使用选择法对10个数字排序: 即取10个数中最小的放在第一个位置,再取剩下9个中最小的放在第二个位置... 我的源码: #!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # -*- coding: UTF-8 -*- # 选择法排序,即取10个数中最小的放在第一个位置,再取剩下9个中最小的放在第二个位置... l = [2,5,7,3,8,4,1,9,4,0,2,7,21] for i in range(len(l)): k = i for j in range(i+

说明:在学习生活中,经常会遇到各种各样的最优问题,其中最常见的就是求某个多维(多个自变量)函数在各个自变量各取何值时的最大值或最小值:例如求函数 f(x) = (x-5)2+(y-6)2+(z-7)2 的最小值,当然,这个函数很简单,很容易看出来,该函数的最小值为0,分别在三个自变量取5,6,7时取得最小值.但日常学习中的函数都是很复杂的,就算通过大量的计算,也不一定能准确地算出目标值以及在何时取得该目标值,因此,本文介绍一种基于单目标的遗传算法来解决此类问题. 注意:由于封装函数较多,为了清晰

/* Domination checking routines */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Routine for usual non-domination checking It will return the following values 1

/* Nond-domination based selection routines */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Routine to perform non-dominated sorting */ void fill_nondominated_

/* Routines for storing population data into files */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Function to print the information of a population in a file

/* Crowding distance computation routines */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Routine to compute crowding distance based on ojbective function valu

/* Routines for randomized recursive quick-sort */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Randomized quick sort routine to sort a population based on a p

遗传算法中的交叉操作是 对NSGA-II  源码分析的  最后一部分, 这一部分也是我 从读该算法源代码和看该算法论文理解偏差最大的  函数模块. 这里,首先提一下,遗传算法的  交叉操作.变异操作都是需要设定概率的, 即交叉概率和变异概率. 假设种群个体 大小为  popsize ,  那么交叉操作需要进行 popsize/2 次 ,   变异操作需要进行 popsize 次, 其中每次操作的时候都需要随机生成一个随机数来与给定的概率进行判断,若小于给定的概率则继续执行否则退出该操作. 如果继

遗传算法的变异操作 /* Mutation routines */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Function to perform mutation in a population */ void mutation_pop (population *p

选择排序也是一种简单直观的排序算法 它的工作原理很容易理解:初始时在序列中找到最小(大)元素,放到序列的起始位置作为已排序序列:然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,放到已排序序列的末尾.以此类推,直到所有元素均排序完毕. 选择排序与冒泡排序的区别 冒泡排序通过依次交换相邻两个顺序不合法的元素位置,从而将当前最小(大)元素放到合适的位置:而选择排序每遍历一次都记住了当前最小(大)元素的位置,最后仅需一次交换操作即可将其放到合适的位置. 例题:对10个整数进行选择排序 #include

近来在研究跟踪,跟踪的方法其实有很多,如粒子滤波(pf).meanshift跟踪,以及KLT跟踪或叫Lucas光流法,这些方法各自有各自的有点,对于粒子滤波而言,它能够比较好的在全局搜索到最优解,但其求解速度相对较慢,由于其是基于颜色直方图的计算,所以对相同颜色东西不太能够区别,meanshift方法很容易陷入局部最优,但速度还是挺快,所以现在很有一些人是将meanshift跟pf结合做跟踪,恰好在很多方面能够互补. Kanade-Lucas-Tomasi方法,在跟踪方面表现的也不错,尤其在实时

public class NumberSort {/***读进9个数:*构建成一个int型数组:*顺序排好:**/public static void main(String args[]) {int a[] = new int[args.length];if (args.length == 0) {System.out.println("Usage: Please input some numbers in command line parameters. 0");System.ex

public class DateSort {public static void main(String args[]) {Date d[] = new Date[11];d[0] = new Date(2011,10,28);d[1] = new Date(2008,5,9);d[2] = new Date(2004,4,9);d[3] = new Date(2002,8,17);d[4] = new Date(2004,5,9);d[5] = new Date(2006,1,23);d[6

/* Rank assignment routine */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Function to assign rank and crowding distance to a population of size pop_size*/ voi